Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi deteksi stadium kanker otak berbasis desktop menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan analisis citra medis dengan memanfaatkan teknologi machine learning dalam mengklasifikasikan tingkat stadium kanker otak. Metode yang digunakan mencakup preprocessing citra untuk penghapusan tengkorak, segmentasi, ekstraksi fitur, serta klasifikasi menggunakan CNN yang dilatih dengan dataset MRI dari RSUD Sawerigading Palopo, mencakup 4 stadium kanker otak. Proses pelatihan dilakukan selama 25 epoch, dengan rata-rata hasil akurasi model pelatihan mencapai 83.33%. Evaluasi model menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa model memiliki kinerja terbaik pada klasifikasi Stadium 1, dengan tingkat kesalahan lebih tinggi pada Stadium 3 dan Stadium 4. Terdapat variasi signifikan dalam performa antar kelas, menunjukkan bahwa model masih memiliki keterbatasan dalam mendeteksi stadium yang lebih lanjut seperti Stadium 2 dan 3. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, diperoleh hasil bahwa CNN mampu memberikan hasil yang cukup baik dalam mendeteksi stadium kanker otak dari citra MRI, namun peningkatan akurasi pada beberapa kelas masih diperlukan untuk mencapai hasil yang lebih konsisten.